新潟 5R 詳細AI予想

本レースの全馬 AI 評価と推奨馬券を掲載します。期待値プラスと判定した馬のみ買い目に含めています。

モデル

5R 新潟競馬場　発走 11:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スワローシチー	田辺	実12.2	B△ A△勝率9% EV+15% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（118日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京66R 8着/13頭+0.6秒 02/22 1東京86R 7着/16頭+0.5秒 01/31 1東京112R 7着/12頭+0.5秒 01/12 1中山512R 12着/18頭+1.1秒 12/14 5中山412R 8着/16頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) △ ローテーション 118日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +13% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.3% (オッズ暗示: 8.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 5位 / 勝率 9.5% / 期待値 +16% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
2	コスモナエマ	△石神道	実16.7	B△ A△勝率9% EV+58% 詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／111日ぶりの実戦）
前5走 03/07 2中山36R 5着/18頭+0.7秒 09/07 2札幌62R 2着/10頭+0.1秒 08/09 2新潟52R 4着/10頭+0.7秒 07/20 2福島85R 10着/13頭+4.5秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 111日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +51% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.1% (オッズ暗示: 6.0%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 6位 / 勝率 9.5% / 期待値 +58% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
3	メイショウキンタイ	▲佐藤	実51.1	B▽ A▽勝率3% EV+42% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（216日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5阪神67R 11着/18頭+1.5秒 11/23 4京都67R 5着/18頭+0.9秒 10/26 4新潟47R 6着/15頭+0.4秒 08/17 1札幌83R 3着/15頭+0.5秒 08/09 1札幌56R 4着/15頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 216日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 2.0%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 8位 / 勝率 2.8% / 期待値 +43% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
4	ケイツールピア	▲石田	実109.7	B▽ A▽勝率1% EV-15% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（223日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中山412R 9着/16頭+0.6秒 10/19 4新潟29R 4着/15頭+0.7秒 09/20 4中山67R 8着/18頭+0.8秒 08/31 3新潟48R 7着/9頭+2.5秒 08/10 2新潟611R 7着/14頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ ローテーション 223日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 0.9%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 10位 / 勝率 0.8% / 期待値 -16% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
5	フィールドノート	戸崎圭	実3.3	B△ A◎勝率18% EV-40% 詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走で勝率50%と好調／63日ぶりの実戦）
前5走 01/05 1中山15R 1着/16頭勝利 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -44% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 16.9% (オッズ暗示: 30.3%) ◎ Aモデルの評価 (参考) レース内 1位 / 勝率 18.1% / 期待値 -40% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
6	カリーン	大野	実44.2	B▽ A▽勝率3% EV+47% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（448日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京310R 5着/13頭+0.6秒 03/30 3中山29R 4着/7頭+0.7秒 01/18 1中山69R 4着/16頭+0.6秒 10/20 4東京62R 1着/10頭勝利 09/28 4中山85R 5着/15頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 △ ローテーション 448日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +0% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 2.3% (オッズ暗示: 2.3%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 7位 / 勝率 3.3% / 期待値 +47% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
7	オルグジェシダ	丸山	実3.8	B◎ A○勝率18% EV-33% 詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス（直近3走で勝率33%と好調／前走2着／175日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1東京112R 2着/12頭+0.1秒 11/24 5東京612R 2着/18頭+0.1秒 09/15 4中山54R 1着/16頭勝利 08/23 3新潟14R 2着/16頭+0.3秒 06/22 3東京64R 3着/16頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 175日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.6% (オッズ暗示: 26.3%) ○ Aモデルの評価 (参考) レース内 2位 / 勝率 17.6% / 期待値 -33% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
8	トラストモアリズム	◇今村	実81.6	B▽ A▽勝率2% EV+98% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走平均11.0着と低調／69日ぶりの実戦）
前5走 10/18 4新潟19R 13着/15頭+2.0秒 09/27 4中山87R 11着/16頭+1.5秒 08/23 3新潟17R 6着/11頭+0.6秒 05/25 1新潟86R 1着/16頭勝利 04/13 3中山66R 11着/18頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +17% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 1.4% (オッズ暗示: 1.2%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 9位 / 勝率 2.4% / 期待値 +98% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
9	リアルセンター	原	実239.1	B▽ A▽勝率1% EV+83% 詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1小倉118R 7着/13頭+1.2秒 02/15 1小倉86R 14着/16頭+2.2秒 09/29 4中山97R 10着/17頭+1.3秒 09/15 4中山48R 4着/17頭+0.6秒 07/21 2福島87R 1着/16頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.3% (オッズ暗示: 0.4%) ▽ Aモデルの評価 (参考) レース内 11位 / 勝率 0.8% / 期待値 +84% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
10	ヴァリスマリネリス	荻野極	実4.5	B▲ A△勝率18% EV-20% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走平均8.0着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山511R 11着/16頭+1.3秒 01/11 1中山411R 9着/16頭+0.7秒 10/26 4東京95R 1着/16頭勝利 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.6% (オッズ暗示: 22.2%) △ Aモデルの評価 (参考) レース内 4位 / 勝率 17.6% / 期待値 -21% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
11	キシダンチョウ	石川	実3.8	B○ A▲勝率18% EV-33% 詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走3着／91日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1阪神89R 4着/7頭+0.3秒 12/28 5阪神86R 1着/16頭勝利 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 91日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -26% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 19.6% (オッズ暗示: 26.3%) ▲ Aモデルの評価 (参考) レース内 3位 / 勝率 17.6% / 期待値 -33% ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。

AI評価 🌟◎鉄板本命 ◎本命 ○対抗 ▲注目 △押さえ ▽下位 ×推奨外／ 期待値 100円賭けたときの想定利益率／ オッズ 実=リアル取得済推定=推定オッズ

🎯 AIの本命

AI評価1位Aモデル ○

オルグジェシダ

騎手丸山

単勝オッズ

3.8倍

AI期待値

-25%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○A:▲11キシダンチョウ

3.8倍

EV -25%

▲A:△10ヴァリスマリネリス

4.5倍

EV -11%

出走馬全11頭

◎A:○7

オルグジェシダ

丸山

3.8倍

-25%

›

○A:▲11

キシダンチョウ

石川

3.8倍

-25%

›

▲A:△10

ヴァリスマリネリス

荻野極

4.5倍

-11%

›

△A:◎5

フィールドノート

戸崎圭

3.3倍

-44%

›

△A:△1

スワローシチー

田辺

12.2倍

+13%

›

△A:△2

コスモナエマ

△石神道

16.7倍

+51%

›

▽A:▽6

カリーン

大野

44.2倍

+0%

›

▽A:▽3

メイショウキンタイ

▲佐藤

51.1倍

-26%

›

▽A:▽8

トラストモアリズム

◇今村

81.6倍

+17%

›

▽A:▽4

ケイツールピア

▲石田

109.7倍

-33%

›

▽A:▽9

リアルセンター

原

239.1倍

-26%

›

💡 各馬をタップでAI評価の根拠を表示。印は推奨モデル (B) 基準、「A:」は A モデルの評価。買い目は期待値プラスのみ推奨。

このレースの推奨馬券　2モデル並走

両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

5R 新潟競馬場　発走 11:50

並べ替え:

馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	スワローシチー	田辺	実12.2	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（118日ぶりの実戦）
前5走 03/29 1中京66R 8着/13頭+0.6秒 02/22 1東京86R 7着/16頭+0.5秒 01/31 1東京112R 7着/12頭+0.5秒 01/12 1中山512R 12着/18頭+1.1秒 12/14 5中山412R 8着/16頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) △ ローテーション 118日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +15% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 8.2%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
2	コスモナエマ	△石神道	実16.7	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（直近3走で勝率33%と好調／前走勝利の勢い／111日ぶりの実戦）
前5走 03/07 2中山36R 5着/18頭+0.7秒 09/07 2札幌62R 2着/10頭+0.1秒 08/09 2新潟52R 4着/10頭+0.7秒 07/20 2福島85R 10着/13頭+4.5秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 前走実績前走 1着 (勢い継続) △ ローテーション 111日休養明け 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +58% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 9.5% (オッズ暗示: 6.0%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
3	メイショウキンタイ	▲佐藤	実51.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（216日ぶりの実戦）
前5走 12/21 5阪神67R 11着/18頭+1.5秒 11/23 4京都67R 5着/18頭+0.9秒 10/26 4新潟47R 6着/15頭+0.4秒 08/17 1札幌83R 3着/15頭+0.5秒 08/09 1札幌56R 4着/15頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.3着 (不振) ▽ 前走実績前走 11着 (大敗) △ ローテーション 216日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +42% (妙味あり) AI 予想勝率 2.8% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
4	ケイツールピア	▲石田	実109.7	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（223日ぶりの実戦）
前5走 12/14 5中山412R 9着/16頭+0.6秒 10/19 4新潟29R 4着/15頭+0.7秒 09/20 4中山67R 8着/18頭+0.8秒 08/31 3新潟48R 7着/9頭+2.5秒 08/10 2新潟611R 7着/14頭+0.9秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 7.0着 (不振) △ 当競馬場適性 10走で勝率 10% △ ローテーション 223日休養明け △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -16% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.9%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
5	フィールドノート	戸崎圭	実3.3	◎詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズ過剰評価で期待値マイナス（直近3走で勝率50%と好調／63日ぶりの実戦）
前5走 01/05 1中山15R 1着/16頭勝利 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ◎ 直近3戦の調子勝率 50% (絶好調) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -40% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 18.1% (オッズ暗示: 30.3%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
6	カリーン	大野	実44.2	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（448日ぶりの実戦）
前5走 05/03 2東京310R 5着/13頭+0.6秒 03/30 3中山29R 4着/7頭+0.7秒 01/18 1中山69R 4着/16頭+0.6秒 10/20 4東京62R 1着/10頭勝利 09/28 4中山85R 5着/15頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) △ 直近3戦の調子平均 4.3着 △ ローテーション 448日休養明け ◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +47% (妙味あり) AI 予想勝率 3.3% (オッズ暗示: 2.3%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
7	オルグジェシダ	丸山	実3.8	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走2着／175日ぶりの実戦）
前5走 01/31 1東京112R 2着/12頭+0.1秒 11/24 5東京612R 2着/18頭+0.1秒 09/15 4中山54R 1着/16頭勝利 08/23 3新潟14R 2着/16頭+0.3秒 06/22 3東京64R 3着/16頭+1.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 2着 (好走) △ ローテーション 175日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.6% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
8	トラストモアリズム	◇今村	実81.6	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（当競馬場4走で勝率25%と適性高／直近3走平均11.0着と低調／69日ぶりの実戦）
前5走 10/18 4新潟19R 13着/15頭+2.0秒 09/27 4中山87R 11着/16頭+1.5秒 08/23 3新潟17R 6着/11頭+0.6秒 05/25 1新潟86R 1着/16頭勝利 04/13 3中山66R 11着/18頭+1.2秒
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.0着 (不振) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +98% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 2.4% (オッズ暗示: 1.2%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
9	リアルセンター	原	実239.1	▽詳細▼	大穴、AI予想勝率低く長期回収困難（直近3走平均11.7着と低調／70日ぶりの実戦）
前5走 02/28 1小倉118R 7着/13頭+1.2秒 02/15 1小倉86R 14着/16頭+2.2秒 09/29 4中山97R 10着/17頭+1.3秒 09/15 4中山48R 4着/17頭+0.6秒 07/21 2福島87R 1着/16頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 11.7着 (不振) ▽ 前走実績前走 13着 (大敗) 🌟◎ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +83% (市場が大幅過小評価) AI 予想勝率 0.8% (オッズ暗示: 0.4%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
10	ヴァリスマリネリス	荻野極	実4.5	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均8.0着と低調／63日ぶりの実戦）
前5走 03/14 2中山511R 11着/16頭+1.3秒 01/11 1中山411R 9着/16頭+0.7秒 10/26 4東京95R 1着/16頭勝利 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) × 直近3戦の調子平均 8.0着 (不振) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -21% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 17.6% (オッズ暗示: 22.2%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
11	キシダンチョウ	石川	実3.8	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（直近3走で勝率33%と好調／前走3着／91日ぶりの実戦）
前5走 03/15 1阪神89R 4着/7頭+0.3秒 12/28 5阪神86R 1着/16頭勝利 ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の 7 段階 (🌟◎ ◎ ○ ▲ △ ▽ ×) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 前走実績前走 3着 (好走) △ ローテーション 91日休養明け × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 17.6% (オッズ暗示: 26.3%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。

🎯 AIの本命

AI評価1位

フィールドノート

騎手戸崎圭

単勝オッズ

3.3倍

AI期待値

-40%

買い目

見送り

全レースの推奨

AIの推奨本命の次点

○7オルグジェシダ

3.8倍

EV -33%

▲11キシダンチョウ

3.8倍

EV -33%

出走馬全11頭

◎5

フィールドノート

戸崎圭

3.3倍

-40%

›

○7

オルグジェシダ

丸山

3.8倍

-33%

›

▲11

キシダンチョウ

石川

3.8倍

-33%

›

△10

ヴァリスマリネリス

荻野極

4.5倍

-20%

›

△1

スワローシチー

田辺

12.2倍

+15%

›

△2

コスモナエマ

△石神道

16.7倍

+58%

›

▽6

カリーン

大野

44.2倍

+47%

›

▽3

メイショウキンタイ

▲佐藤

51.1倍

+42%

›

▽8

トラストモアリズム

◇今村

81.6倍

+98%

›

▽4

ケイツールピア

▲石田

109.7倍

-15%

›

▽9

リアルセンター

原

239.1倍

+83%

›

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このレースの推奨馬券　2モデル並走

両モデルとも本レースは見送り判定（期待値プラスなし）

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